{"text":[[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":9.2,"text":"欢迎回到《AI变革》，这是我们每周一次、深入探讨AI如何改变职场世界的专栏。本周，我们关注职业翻译的近况。简单地说：情况不妙，但不一定是你以为的那种。"}],[{"start":24.41,"text":"

萨拉(Sarah)写道

"}],[{"start":26.04,"text":"正如有些人可能知道的，过去几年里我一直在写一本书。为此，我走访世界各地，去见那些站在技术变革前线的人，从好莱坞编剧、软件开发者，到矿工和自动驾驶卡车主管。（我的书名为《我们不是机器：为工作的未来而战》(We Are Not Machines: The Fight for the Future of Work)，今天正式出版！）"}],[{"start":46.81,"text":"那段旅程让我深切意识到，同一套技术在不同职业和工作场所中，可能产生截然不同的影响。有一个对比让我觉得尤其发人深省：软件开发者与翻译之间的对比。"}],[{"start":59.980000000000004,"text":"正如我们在此前几期新闻通讯中写到的，对于有经验的软件开发者来说，AI编码智能体在某些方面似乎让开发者这份工作变得更有人味：他们花在手写代码上的时间更少（甚至可能完全不再手写代码），而把更多时间用在那些人际间的“黏合剂”技能上——把握全局、在团队与智能体之间进行协调，并运用自己的品味和创造力。"}],[{"start":84.31,"text":"但对译者来说，情况恰恰相反。自从AI和其他机器翻译工具出现后，许多在客户与自由译者之间牵线搭桥的代理机构干脆不再付钱请人工从零开始翻译字幕。相反，它们推出了所谓“机器翻译后编辑”(machine translation post-editing，MTPE)。在这种模式下，代理机构先用机器翻译或AI工具翻译字幕，再把这个版本发给自由译者，由后者负责检查、纠错和润色机器的输出。代理机构要求译者比从零开始翻译快得多，并相应大幅压低费率。我为新书采访过一位名叫佩特尔•切尔莫赫(Petr Čermoch)的译者，他负责把电视剧字幕从英语译成捷克语。他说，该行业一家大型代理机构过去每分钟视频支付5美元，但转向MTPE后，将费率砍到每分钟1.5美元。另一位在西班牙语、英语和爱沙尼亚语之间从事法律、金融和学术文本翻译的译者告诉我，她所在领域的代理机构在引入MTPE后，将按词计费的费率削减了约50%。"}],[{"start":149.05,"text":"这带来了两方面影响。第一，据我采访过的译者说，MTPE工作其实在认知层面相当耗费脑力——至少在你坚持高质量和高准确度标准的前提下是这样。居住在台湾、从事英汉互译的译者马克•罗森(Mark Rawson)向我解释说，要彻底检查一份机器译文，你必须同时盯着原文和机器译文看。他说：“你得把中文彻底盘问个遍，对英文也要做同样的事。它比纯翻译工作难两三倍，而他们竟然厚着脸皮只付你一半的钱。”"}],[{"start":182.10000000000002,"text":"但报酬下降也意味着你不得不加快速度。另一位译者这样形容：“你不得不尽可能快地赶出文本，好维持自己的时薪，但你同时又压力巨大，因为不能让任何错误漏过去。面对所有这些机器翻译输出，你仍然必须相当细致，而这令人疲惫，也令人紧张。”从事电视字幕翻译的切尔莫赫也表示，与从零开始翻译相比，这份工作如今似乎创造性更少、机械性更强。“它失去了所有我热爱的部分，”他对我说，“它变成了一份乏味的工作——无聊、平淡、毫无生气。”"}],[{"start":219.76000000000002,"text":"这里还有另一重对比。在软件领域，迄今为止AI似乎是一种“偏向资深者”或“偏向专业能力”的技术——它提升的是那些具备技能和品味、能够很好使用这些工具的人的生产力；而在翻译领域，AI似乎正在产生去技能化的效果。许多资深译者告诉我，他们拒绝做MTPE工作；随着他们离开市场，技能和经验较少的人开始顶上来。我还了解到，越来越多公司开始干脆取消MTPE这一层，因为它们对纯机器翻译越来越满意。"}],[{"start":253.63000000000002,"text":"约翰(John)，你对数据的观察告诉我们什么？你对这一切有什么看法？另外，你怎么看：为什么AI在翻译和软件工程这两个领域产生的影响如此不同？"}],[{"start":267.25,"text":"

约翰写道

"}],[{"start":268.88,"text":"谢谢你，萨拉。我觉得你关于译者的报道，非常有力地说明了技术如何以微妙的方式扭曲一份工作，使其吸引力和回报感大大下降。尤其让我大开眼界的是，从自己完成整项工作转为审校机器的工作，实际上反而让这份工作变得更难、更慢。"}],[{"start":288.8,"text":"关于译者劳动力市场结果的数据虽然无法捕捉这种细微差别，但它讲述的是一个类似的故事：技术正在削弱对人工翻译的需求，并损害他们的地位；而谷歌翻译的出现以及如今大语言模型的到来，是其中两个明显的转折点。"}],[{"start":305.23,"text":"在详细数据最容易获得的美国，口译员和笔译员人数此前陡峭上升的趋势，在2010年前后随着谷歌翻译兴起而放缓至几乎停滞；译者薪酬相对于全经济平均水平的比例，也大致在同一时间见顶并开始下降。这与牛津大学经济史学家卡尔•贝内迪克特•弗雷(Carl Benedikt Frey)和佩德罗•利亚诺斯-帕雷德斯(Pedro Llanos-Paredes)去年一项研究的发现相吻合。在我看来，这当然支持了这样一种观点：不完美且质量较差的自动化工具未必会一夜之间取代人类专家，但它们往往会开始蚕食新增工作需求，并降低这类工作的感知价值。"}],[{"start":343.32000000000005,"text":"此前谷歌翻译放慢了增长，而AI翻译领域较新的发展和产品似乎更进一步；过去五年里，译者人数显著下降，按其在美国整体就业中的占比计算，目前已较峰值下降近20%。同样地，译者的典型工资如今也首次持续低于全经济平均水平。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":363.7300000000001,"text":"同样值得强调的是，这些数据只统计雇员，不包括自由职业者；由于缺乏监管和长期合同，后者受到的冲击很可能更加明显。事实上，根据在线劳动力指数的数据，在ChatGPT推出后的两年里，主要线上平台上新发布的翻译项目数量下降了近50%。在线劳动力指数是牛津互联网研究院(Oxford Internet Institute)开发的一项替代性经济指标，用于追踪在线零工经济中的活动。后面这个细节让我想起我们上个月与罗斯•穆蒂索(Rose Mutiso)的对话，当时谈到AI可能如何影响发展中国家：低收入和中等收入国家中有创业精神的劳动者，曾在2010年代受益于线上白领计件工作的繁荣，但如今他们高度暴露于这类工作被AI夺走的风险之下。"}],[{"start":411.7200000000001,"text":"总体而言，译者的故事确实令人遗憾地类似于你在书中讨论的19世纪织袜工人的故事。过去如此，现在也是如此：自动化正在以更低成本把一种非常有用的产品或服务带给比以往更多的人——这当然是一件好事——但与此同时，它也让一群技术娴熟的专业人士承受了四重痛苦：就业减少、薪酬下降、对被要求从事的工作的满意度降低，而且更令人难堪的是，他们的工作还被一种往往更差的替代品取代。"}],[{"start":442.3500000000001,"text":"在译者与程序员的对比上，这个例子非常清楚地说明，AI接管一份工作中的哪一部分极其重要，而且在这里，经济视角和人的视角是一致的。在软件开发中，敲出代码这一动作是工作中例行、繁琐，并且在某种意义上不需要思考的部分——它只是执行更高价值、更有回报感的创造性问题解决工作的手段。把这部分拿走，意味着现有开发者可以把更多时间花在最能给他们带来满足感的工作环节上，但它也可能冲击入门级岗位，因为那些更例行的任务曾经是这类岗位很大一部分工作。在翻译领域，正如你的案例研究清楚显示的，AI拿走的是深入思考如何在一种新语言中最好地传达意义和语境这一创造性问题解决任务，留下的则是一份更加例行化、碎片化、专业性更弱的工作空壳。关键问题在于，译者是不是一个特例——毕竟，很难想到还有什么工作比翻译更贴近大语言模型的内部运作——还是说，许多其他知识型职业也可能迎来类似经历。"}],[{"start":505.61000000000007,"text":"

延伸阅读

"}],[{"start":null,"text":"

1. 正如你可能已经看出来的，我认为萨拉的新书非常出色，是陪伴我们走过最新一轮自动化浪潮的宝贵读物。（约翰）

2. 我们的同事对“递归自我改进”这一概念做了很好的解释——虽然未必让人放心。AI实验室称，这种机制可能解决我们所有问题，也可能杀死我们所有人。（萨拉）

"}],[{"start":null,"text":" "}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1780715358_3075.mp3"}